马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 神经语言模型

马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了神经语言模型和循环神经网络。它讨论了神经语言模型的优势,如能够处理长前缀和共享参数。然后,它详细介绍了循环神经网络的结构和操作,包括隐藏状态和权重矩阵的使用。视频还提到了固定窗口模型和转换器模型。最后,视频提到了下一步的内容,即反向传播。

神经语言模型介绍:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了神经语言模型,它可以预测给定前缀的下一个单词。与以前的印迹模型不同,神经语言模型通过学习模型来进行预测,而不是通过计数和归一化。神经语言模型在迁移学习中特别有用。同时,还讨论了一些与印迹模型相关的问题,如稀疏性。

平滑问题和退避方法:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了语言模型中的平滑问题和退避方法。平滑是为了解决训练数据中出现零计数的问题,通过从其他计数中借用一部分值来分配给零计数。退避是为了解决未观察到的前缀的问题,通过回退到较低n-gram模型的计数来估计。此外,章节还提到了存储问题和独立处理单词和前缀的问题。这些问题导致了稀疏性和内存问题,并且无法共享语义相似或相关信息。因此,需要寻找更好的模型来解决这些问题。

单词表示的两种方式:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了单词表示的两种方式:词袋模型和神经语言模型。词袋模型将每个单词表示为一个只有一个1的向量,其余为0。而神经语言模型则将单词表示为低维实值向量。通过神经语言模型,我们可以预测下一个单词。这种模型的训练方法是通过前向传递和反向传递来进行的。

使用嵌入向量表示单词:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中讲述了如何使用嵌入向量来表示单词,通过将单词转化为低维向量,可以捕捉到它们的语义和句法相似性。通过嵌入向量,可以将不同单词的表示进行组合,形成一个表示整个前缀的向量。最后,通过softmax层,可以将这个向量预测为下一个单词。这种方法可以用于文本分类和预测任务中。

使用softmax层生成概率分布:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中,介绍了使用softmax层来生成一个输入向量的概率分布。这个概率分布反映了输出词汇表中每个词的概率。通过学习一个神经语言模型,我们可以预测给定输入向量的条件下,每个词的概率。通过权重矩阵的投影,将输入向量从低维空间映射到高维空间,并通过另一个函数将高维向量转换为概率分布。这样我们就可以得到一个合理的概率分布,从而更好地理解输入向量的含义。

神经网络中的特征和权重:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了神经网络中的特征和权重的概念。特征可以理解为不同的编码,类似于语言属性。权重是每个特征对应的重要性。这些特征和权重组成了向量和矩阵,用于计算输出单词的概率分布。需要注意的是,特征和权重的解释存在一定的困难,需要进一步的探索和解释。

使用softmax函数生成概率分布:在马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中,我们学习了如何使用softmax函数将一个向量转化为概率分布。这个函数先对向量中的元素进行指数运算,然后将得到的值进行归一化,使得所有元素的和等于1。这样,我们就可以得到一个概率分布,其中每个元素表示对应单词的概率。通过调整模型的参数,我们可以让模型更准确地预测下一个单词。

神经网络的组合函数:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了神经网络的组合函数,其中以串联和元素明智加法为例。串联可以保留单词在序列中的顺序,但忽略了单词的排列。元素明智加法忽略了单词的顺序,只将向量元素相加。接下来讲解了其他的组合函数,如乘法和最大值。最后提到了后续章节将介绍更复杂的神经网络架构,如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络,最终介绍了Transformer模型的注意力机制和迁移学习的实现方法。

词嵌入和非线性激活函数:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了词嵌入和非线性激活函数在深度神经网络中的作用。首先,每个词嵌入是一个具有四个维度的向量。然后,将这些词嵌入连接在一起形成一个16维的向量,并通过非线性激活函数进行处理。接下来,使用投影矩阵将16维向量投影到一个更低维度的空间中。最后,通过softmax层将投影后的向量转化为概率分布。这样的设计增强了模型对非线性关系的建模能力,提高了模型的表示能力。

循环神经网络的基本原理:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程章节讲解了循环神经网络(RNN)的基本原理。通过将一个矩阵乘以一个向量,我们可以得到一个新的向量,然后通过softmax函数将其转换为概率分布。在这个模型中,我们不再使用固定窗口和计数表,而是通过逐个处理单词来获得它们的嵌入表示,并将它们与隐藏状态结合起来。RNN模型解决了固定窗口模型的一些问题,但仍然存在参数共享和权重增加的挑战。通过顺序处理单词,RNN模型类似于人类阅读的方式。下一个模型将介绍循环神经网络的改进方法。

生成文本摘要的模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了一个用于生成文本摘要的模型。模型使用了两个权重矩阵w sub h和w sub e,其中w sub h负责将先前的隐藏状态投影到一个新的空间,w sub e负责对当前时间步的单词进行建模。模型通过递归地应用相同的方程,将前缀中的每个单词整合到隐藏状态中,最终得到一个完整前缀的表示。然后,通过一个softmax层将这个表示投影到词汇表空间,得到一个词汇表上的分布。模型的参数维度与词嵌入和隐藏状态的维度相同。

循环神经网络的前向传递过程:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了循环神经网络在语言模型中的前向传递过程。通过将输入序列从左到右依次处理,循环神经网络可以处理任意长度的输入。它可以将前缀中的信息编码到隐藏状态中,并生成下一个词的概率分布。循环神经网络的优点是可以处理长前缀和不同长度的输入,但在训练过程中计算较慢,需要更深的网络和大量的训练数据。因此,研究人员开始转向更快速的Transformer模型。下次将介绍反向传播算法和网络参数的训练过程。

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